如何部署GPU满足服务器工作负载需求

选择GPU服务器时首先要考虑业务需求来选择适合的GPU型号。在HPC高性能计算中还需要根据精度来选择，比如有的高性能计算需要双精度，这时如果使用P40或者P4就不合适，只能使用V100或者P100；同时也会对显存容量有要求，比如石油或石化勘探类的计算应用对显存要求比较高；还有些对总线标准有要求，因此选择GPU型号要先看业务需求。

GPU服务器人工智能领域的应用也比较多。在教学场景中，对GPU虚拟化的要求比较高。根据课堂人数，一个老师可能需要将GPU服务器虚拟出30甚至60个虚拟GPU，因此批量Training对GPU要求比较高，通常用V100做GPU的训练。模型训练完之后需要进行推理，因此推理一般会使用P4或者T4，少部分情况也会用V100。

综上所述，选择服务器时不仅需要考虑业务需求，还要考虑性能指标，比如精度、显存类型、显存容量以及功耗等，同时也会有一些服务器是需要水冷、降噪或者对温度、移动性等等方面有特殊的要求，就需要特殊定制的服务器。

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成天练习手感,提高反应速度,争取见人时候子d先出去
先熟悉q的d道,有自己拿手的q械,也需要什么q都会使得好(AWP,M4,AK,DEAGLE,USP)
再熟悉每张图的地形,争取屏幕关掉也能走(这样防止被闪)
然后需要动脑,争取不和人拼q的情况下杀人(能阴人和绕到对方身后不被发现就是本事)
打的准不一定最重要,但是也要差不多,不然就是背后偷袭也会反过来被干
团队配合很重要,单兵不是没有,但是你既然是想加入战队配合是关键,即使你当炮灰,而你们队每局都胜利,结果是相对满意的

1-积极的整体大环境
大家首先要给全队带来一个积极的整体大环境，不论你个人的表现如何，也不论你在之前的训练过程中是好是坏，即使是你因为出色的表现而成为了服务器当中的明星选手你也需要给全队带来一个积极的整体训练环境。
这么做的原因很简单，有一个积极的整体环境会提升全队队友的动力，这会让我们的大脑去思考接下来会发生什么，也会使全队的队员处于兴奋状态。
一句“我今天在服务器上曾经击败过这个对手”就足以表现你的内心世界，虽然你可能是无意当中说出的这句话，虽然大家可能都不会记住你的这句话，但是这一句话却能够提升全队的士气。
2-回顾复习
复习非常重要，某些队伍在当天训练结束之后可能紧接着就在不回顾头一天所训练的内容的情况下开始了第二天内容完全不同的训练，这么做毫无意义。
你要复习上次训练的内容！有没有人忘了他们在做CT时的某些站位？谁还记得要先占领哪个点？大家对RUSH B还有疑问吗？
每个人必须要清楚的记住上次训练的内容，这就像个命令一样，也只有通过这种方法才能够让你的短期记忆最终转化为长期记忆。
3-议程
做一份议程非常重要，你们的训练内容必须要条理清晰，同时时间的把握也要合理。每位队员都要知道今天将会训练哪方面，今天将会讨论哪些问题，今天要训练多长时间他们才能够休息或者去做其它的事情。
议程当中应该包括全队准备训练的所有内容，同时也应该列出相关的讨论话题。也许是租用服务器的租金，即将参加的比赛或者简单讨论一下招谁入队等等。
4-有中心的谈话
领队必须训练自己谈话的能力。每一次训练的时候都选择一个讨论话题，强调比赛当中交流的重要性，或者说探讨一下站位的重要性。
有主题的谈话目的在于选择和比赛意识有关的话题，因为意识无法训练，所以这是提高队员意识的唯一方法。这既会提高队员们的意识也会提高他们的团队配合。这种训练要有一个规定：每个人都要听话，问题留着训练后再问。这不是辩论，也不是讨论－－只是在比赛开始之前教练给出的“谈话课”而已。
5-纵观全图
队内指挥会让全队的每个人都跑遍每张地图上的所有角落，并且给关键位置都起个名字。我非常赞同全队给所有地图的位置都起上一个特殊名字的做法，譬如大道，小道，书房甚至以某位CS的选手命名。你选择哪个名字并不重要，因为在这一点上大家所处的位置都相同。但是如果全队进行交流时能够统一名称则是非常重要的，每位选手都有五对眼睛和耳朵，一对是自己的，另外四对是为队友准备的，队员之间必须相互交流，这就相当于某位队员在为自己的队友观看和聆听战况。全队统一为重要地点起名字将会让你更容易的记住各个方位。
同时也要给“关键点”起名字，这些所谓的关键点就是全队一定要拿下或者守住的地方，为了进入某个雷区需要怎么扔雷呢？给关键点起名的目的在于让你知道在进攻或者防守时应该怎样做。

我将对代码进行补充演练，以构建在数据集上训练的任何类型的图像分类器。在这个例子中，我将使用花卉数据集，其中包括102种不同类型的花。需要数据集和代码都可以私信我。

Pytorch是机器学习和Python上的免费软件包，非常易于使用。语法模拟numpy，因此，如果你在python中有一些科学计算经验，那么会相当有用的。只需几行代码，就可以下载预先训练的数据集，使用定义的变换对图像进行标准化，然后运行训练。

创建和扩充数据集

为了增加数据集，我使用' google_images_download'API 从互联网上下载了相关图像。显然，您可以使用此API不仅可以扩充现有数据集，还可以从头开始创建自己的数据集。

确保从图像中挑选出异常值(损坏的文件或偶然出现的无关图像)。

图像标准化

为了使图像具有相同的大小和像素变化，可以使用pytorch的transfors模块：

转移学习

从头开始训练的模型可能不是最明智的选择，因为有许多网络可用于各种数据集。简单地说，像edge-和其他简单形状检测器等低级特征对于不同的模型是相似的，即使clasificators是针对不同目的进行训练的。在本项目中，我使用了一个预训练网络Resnet152，只有最后一个完全连接的层重新用于新任务，即使这样也会产生相当好的效果。

在这里，我将除最后一层之外的所有层都设置为具有固定权重（requires_grad = False），因此只有最后层中的参数将通过梯度下降进行更新。

训练模型

下面介绍一下进行训练的函数：

如何获得GPU？

当然，对CPU的训练太慢了。根据我自己的经验，在GPU仅需要一个小时就可以完成12次训练周期，但是在CPU上相同数量的训练周期可能需要花费大约15个小时。

如果您没有本地可用的GPU，则可以考虑使用云GPU。为了加速CNN的训练，我使用了floydhub（>如果说是服务器地址，应该是可以直接连接的，我之前做PHP论坛时候，设置服务器也是通过IP直接访问。但是是需要帐号权限的。。。有的话可以直接访问。。。
如果是对内的话，估计就不行了。。但是可以让他们设置对外可以访问就行的。。

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